AIVERSO participará en el III Congreso Técnico de la Ingeniería Agrícola para abordar la implantación de la IA en la profesión

De utilizar Inteligencia Artificial a implantarla en la profesión del técnico agrícola en España

El próximo 18 de noviembre de 2026, Mike Mösch, CDO de AIVERSO, participará como ponente en el III Congreso Técnico de la Ingeniería Agrícola, que se celebrará los días 18 y 19 de noviembre en La Alameda del Obispo – IFAPA, en Córdoba.

El Congreso está organizado por el Consejo General de Colegios Oficiales de Ingenieros Técnicos Agrícolas de España, con el Colegio de Ingenieros Técnicos Agrícolas de Córdoba como anfitrión, y reunirá a profesionales, empresas, investigadores y representantes de las administraciones públicas.

Bajo el lema «Del dato a la solución: IA, teledetección y gestión sostenible del campo y espacios verdes», esta tercera edición abordará algunos de los principales cambios tecnológicos que están afectando actualmente a la Ingeniería Agrícola y a la gestión de las explotaciones.

Entre las áreas de trabajo previstas se encuentran la Inteligencia Artificial y el análisis de datos, la teledetección, los drones, la gestión de explotaciones, la fertilización, la receta fitosanitaria, el cuaderno de explotación y la gestión sostenible de los espacios verdes.

De hablar de Inteligencia Artificial a implantarla

La participación de AIVERSO estará centrada en uno de los retos que consideramos prioritarios para empresas, cooperativas y profesionales del sector agroalimentario: cómo convertir la Inteligencia Artificial en una herramienta real de trabajo y no limitar su adopción al uso aislado de aplicaciones de IA generativa.

La cuestión ya no es únicamente conocer herramientas como ChatGPT, Copilot, Gemini o Claude. El siguiente nivel consiste en identificar qué procesos pueden mejorarse, qué tareas continúan ejecutándose manualmente, dónde se producen pérdidas de tiempo o errores y en qué puntos la IA puede integrarse de manera segura y medible.

Esto implica pasar del uso individual de herramientas a una verdadera implantación de IA dentro de los procesos de negocio.

En AIVERSO trabajamos precisamente desde este enfoque: analizar primero el proceso y posteriormente determinar qué combinación de IA generativa, agentes, automatización, gestión documental, análisis de datos o integración con los sistemas existentes resulta adecuada.

IA aplicada a procesos reales del sector agroalimentario

El sector agrícola y agroalimentario dispone de numerosos procesos en los que la IA puede generar mejoras operativas concretas.

Entre ellos se encuentran el análisis y resumen de normativa, la gestión documental, la preparación de comunicaciones para socios y clientes, el tratamiento de incidencias, la consulta de documentación técnica, el análisis de datos, la elaboración de informes, la gestión administrativa o la automatización de determinadas tareas repetitivas.

El objetivo no debe ser incorporar IA porque exista una nueva tecnología disponible, sino determinar dónde puede reducir el tiempo de ejecución, disminuir errores, mejorar la capacidad de análisis o facilitar la toma de decisiones.

Para ello resulta igualmente necesario establecer criterios de uso, mecanismos de revisión humana, políticas de protección de la información y procedimientos que permitan verificar la calidad de los resultados generados por los sistemas de IA.

Tecnología al servicio del criterio profesional

El planteamiento del III Congreso Técnico de la Ingeniería Agrícola coincide con esta visión práctica.

La organización ha diseñado el encuentro para combinar ponencias técnicas, experiencias profesionales y mesas redondas, buscando que las nuevas tecnologías puedan traducirse en soluciones aplicables al trabajo diario de los profesionales de la Ingeniería Agrícola.

Desde AIVERSO compartimos ese principio: la tecnología no sustituye el conocimiento técnico ni el criterio profesional; debe aumentar su capacidad de actuación.

La Inteligencia Artificial puede acelerar determinadas tareas, analizar grandes volúmenes de información y asistir en numerosos procesos, pero su implantación requiere metodología, conocimiento del negocio, gobierno y supervisión humana.

III Congreso Técnico de la Ingeniería Agrícola

Fechas: 18 y 19 de noviembre de 2026
Lugar: La Alameda del Obispo – IFAPA, Córdoba
Organiza: Consejo General de Colegios Oficiales de Ingenieros Técnicos Agrícolas de España
Colegio anfitrión: Colegio de Ingenieros Técnicos Agrícolas de Córdoba
Lema: «Del dato a la solución: IA, teledetección y gestión sostenible del campo y espacios verdes»

La participación de Mike Mösch y AIVERSO tendrá lugar el 18 de noviembre, dentro del programa técnico del Congreso.

Será una oportunidad para compartir con los profesionales de la Ingeniería Agrícola una cuestión que está adquiriendo cada vez mayor relevancia en las organizaciones: cómo pasar de experimentar con Inteligencia Artificial a implantarla de forma estructurada, segura y útil dentro de los procesos reales de trabajo.

El principal reto para la Ingeniería Agrícola no consiste en aprender a utilizar ChatGPT, Copilot, Gemini o cualquier otra herramienta concreta. Estas tecnologías pueden ser útiles, pero por sí solas no resuelven el cambio que afronta actualmente la profesión.

El verdadero reto es mucho más profundo: integrar la Inteligencia Artificial como un ecosistema permanente de trabajo dentro de la actividad profesional del ingeniero agrícola.

Esto supone evolucionar desde una utilización puntual de herramientas hacia una adopción general, transversal y continua de la IA para asistir el trabajo cognitivo que realizan diariamente los profesionales del sector.

Un ingeniero agrícola analiza información, consulta normativa, interpreta documentación técnica, prepara informes, planifica actuaciones, redacta comunicaciones, revisa expedientes, gestiona incidencias, compara alternativas, trabaja con datos, documenta visitas de campo y toma decisiones técnicas y administrativas de manera constante.

Gran parte de estos procesos todavía se ejecutan de forma predominantemente manual.

La siguiente etapa consiste en rediseñar esa forma de trabajar.

No se trata de sustituir al profesional ni su criterio técnico. Se trata de conseguir que una parte creciente de esas tareas pueda realizarse asistida por Inteligencia Artificial, reduciendo trabajo manual, acelerando la ejecución y aumentando la capacidad del profesional para analizar, documentar y decidir.

Analizar primero la profesión y sus procesos

El enfoque de AIVERSO parte precisamente de este principio: antes de elegir herramientas hay que analizar cómo trabaja realmente un ingeniero agrícola.

Esto implica estudiar los procesos que desarrolla tanto en campo como en oficina: actuaciones técnicas, gestión de explotaciones, elaboración de documentación, relación con agricultores y cooperativas, consultas normativas, preparación de informes, gestión administrativa, planificación, seguimiento de incidencias o tratamiento de información.

A partir de ese mapa de procesos pueden identificarse las tareas cognitivas que consumen más tiempo, aquellas que presentan mayor carga manual y los puntos donde la Inteligencia Artificial puede aportar una mejora real.

El objetivo es construir progresivamente una nueva forma de trabajar en la que el profesional pueda apoyarse en IA para buscar, analizar, interpretar, redactar, estructurar, comparar, verificar, documentar y preparar decisiones.

No como una actuación excepcional, sino como parte natural de su metodología diaria.

Hacia una Ingeniería Agrícola asistida por IA

La implantación de Inteligencia Artificial debe entenderse, por tanto, como una evolución del propio modelo de trabajo de la profesión.

Un técnico que realiza una visita a una explotación, un profesional que debe interpretar una nueva normativa, un ingeniero que prepara un informe técnico, quien analiza datos de producción, quien gestiona documentación de ayudas o quien necesita responder a una incidencia se enfrenta continuamente a procesos intensivos en información y conocimiento.

Precisamente ahí se encuentra una de las mayores oportunidades de la IA.

La cuestión que plantea AIVERSO no es simplemente qué puede hacer la Inteligencia Artificial, sino algo mucho más operativo:

¿Qué procesos que hoy ejecuta manualmente un ingeniero agrícola pueden empezar a realizarse de una forma diferente, asistidos permanentemente por IA?

Ese cambio exige analizar procesos, detectar oportunidades, diseñar nuevas formas de ejecución y establecer los mecanismos adecuados de validación y supervisión profesional.

Es lo que entendemos por implantación real de Inteligencia Artificial: pasar del uso ocasional de una herramienta a incorporar la IA dentro del sistema habitual de trabajo del profesional.

Una profesión aumentada por Inteligencia Artificial

El objetivo final no es disponer de más aplicaciones.

Es conseguir una profesión con mayor capacidad de ejecución.

Una Ingeniería Agrícola en la que la tecnología permita reducir trabajo administrativo y cognitivo repetitivo, disminuir tiempos de preparación y análisis, aprovechar mejor la información disponible y liberar capacidad profesional para aquellas actividades donde el conocimiento, la experiencia y el criterio técnico del ingeniero siguen siendo determinantes.

La Inteligencia Artificial no debe contemplarse únicamente como una nueva tecnología que llega al sector.

Debe empezar a entenderse como una nueva capa de trabajo que acompañará progresivamente a los profesionales de la Ingeniería Agrícola en prácticamente todos sus procesos cognitivos.

Ese es el verdadero salto: de utilizar Inteligencia Artificial a trabajar sistemáticamente con Inteligencia Artificial.

Sobre el ponente

Mike Mösch es CDO de AIVERSO y AI TenderX y desarrolla su actividad profesional en el ámbito de la transformación digital, la Inteligencia Artificial aplicada a procesos de negocio y la automatización.

Cuenta con cerca de 30 años de experiencia trabajando con profesionales y empresas en procesos de digitalización y transformación de su actividad, incluyendo organizaciones vinculadas al sector agroalimentario y agroindustrial. A lo largo de este recorrido ha participado en proyectos relacionados tanto con la gestión empresarial como con procesos técnicos, administrativos y de campo.

En la actualidad centra su actividad en el diseño e implantación de sistemas de Inteligencia Artificial aplicados a procesos reales de trabajo, especialmente desde una perspectiva de análisis de procesos, Business Process Management, automatización e IA generativa.

Su trabajo parte de una idea sencilla: antes de incorporar tecnología es necesario comprender cómo se ejecuta realmente un proceso, qué tareas continúan siendo manuales, dónde existen cuellos de botella y qué parte del trabajo cognitivo puede ser asistida de forma segura y útil por Inteligencia Artificial.

Además de su actividad como consultor, desarrolla actividad docente y formativa en ámbitos relacionados con transformación digital, Inteligencia Artificial, automatización y competencias digitales, trabajando con profesionales, equipos directivos y organizaciones.

Su formación incluye estudios en Administración de Empresas e Informática Empresarial, especialización en Transformación Digital por el MIT, un Máster en Business Process Management para la Transformación Digital, un Máster en Tecnología Educativa y Competencias Digitales, formación de posgrado en e-Business Internacional y una Microcredencial Universitaria en Gobierno, Gestión y Calidad de la Inteligencia Artificial.

Su participación en el III Congreso Técnico de la Ingeniería Agrícola se enmarca precisamente en esta línea de trabajo: trasladar el debate sobre Inteligencia Artificial desde las herramientas concretas hacia una cuestión más estructural, cómo integrar la IA dentro de la forma habitual de trabajar de los profesionales de la Ingeniería Agrícola.

Formación en IA para ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas en Granada – COITA

IA aplicada al trabajo de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas

Publicado el 4 de agosto de 2026 · Formación impartida en el COITA de Granada

El pasado 23 de julio, Aiverso impartió una sesión de formación sobre inteligencia artificial aplicada al trabajo de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas en el Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Agrícolas de Granada.

Durante cuatro horas, un grupo limitado a 23 profesionales analizó una cuestión que cada vez está más presente en el sector: cómo puede incorporarse la inteligencia artificial al trabajo cotidiano de ambos perfiles sin perder rigor, criterio ni responsabilidad profesional.

La asistencia tuvo que limitarse a ese número, aunque otras personas también habían mostrado interés por participar. Este dato refleja una realidad evidente: la inteligencia artificial ha dejado de ser un asunto lejano para convertirse en una preocupación concreta dentro de despachos técnicos, explotaciones, cooperativas y empresas agrarias.

Mike Mosch y José Miguel García López, de Aiverso, condujeron la sesión con un planteamiento claro desde el inicio: analizar cómo puede incorporarse la inteligencia artificial al ejercicio profesional de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas, atendiendo a las competencias y responsabilidades propias de cada perfil.

Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Agrícolas y Peritos Agrícolas de Granada.

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De la curiosidad a los problemas reales del sector

La presencia de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas permitió trabajar sobre situaciones muy próximas a la realidad profesional de ambos colectivos. La encuesta previa reflejaba perfiles vinculados con la dirección y gestión de explotaciones, el asesoramiento técnico y otros ámbitos propios de la actividad agraria.

Esto hizo que la conversación avanzara rápidamente desde las preguntas generales hacia problemas mucho más concretos.

¿Cómo puede ayudar la IA a preparar una visita de campo? ¿Qué ocurre cuando faltan datos? ¿Puede detectar contradicciones entre documentos? ¿Cómo se evita que complete información que no aparece en un expediente? ¿Hasta dónde puede apoyar la elaboración de un diagnóstico o un informe técnico?

Las dudas y aportaciones de los asistentes fueron conectando la tecnología con tareas que forman parte de su día a día. Esa participación permitió abordar la inteligencia artificial desde un terreno reconocible, lejos de los discursos genéricos y de las promesas difíciles de trasladar a la práctica.

Porque conocer una herramienta no significa saber utilizarla profesionalmente. Y obtener una respuesta rápida tampoco significa haber resuelto correctamente un problema.

02

Antes de construir asistentes, hay que entender cómo trabajan

Una parte importante de la jornada se dedicó a explicar qué es la inteligencia artificial generativa, qué diferencias existen entre un chat general y un asistente especializado y por qué la calidad del resultado depende de la información, las instrucciones y los límites que se hayan definido.

Un sistema de IA puede ayudar a organizar datos, resumir documentos, comparar información, preparar preguntas o elaborar un primer borrador. Sin embargo, también puede generar una respuesta aparentemente convincente a partir de datos incompletos.

Ese es uno de los principales riesgos.

En el trabajo de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas, una conclusión incorrecta no es simplemente un texto mal redactado. Puede afectar a una explotación, condicionar una inversión, alterar una recomendación técnica o tener consecuencias productivas, económicas e incluso legales.

Por eso, el valor de la inteligencia artificial no reside únicamente en su capacidad para responder. También debe saber detenerse, reconocer que faltan datos, señalar una contradicción o advertir que una conclusión necesita ser validada.

La IA puede asistir al profesional, pero no sustituir su conocimiento, su experiencia ni la responsabilidad asociada a sus decisiones.

03

El proceso importa más que la herramienta

El enfoque de Aiverso parte de una idea sencilla: una implantación útil de inteligencia artificial no comienza eligiendo una plataforma. Comienza entendiendo cómo se realiza actualmente el trabajo.

Antes de automatizar una tarea, es necesario analizar qué información recibe el profesional, qué comprobaciones realiza, qué criterios aplica, dónde aparecen errores y qué parte del proceso consume más tiempo.

En el ámbito agrario, muchas horas de trabajo se destinan a preparar visitas, ordenar observaciones, revisar documentación, consultar fuentes oficiales, comparar datos, organizar fotografías, redactar informes o hacer seguimiento de las actuaciones recomendadas.

La IA puede aliviar parte de esa carga, especialmente cuando la información se encuentra dispersa entre correos electrónicos, analíticas, fotografías, formularios, hojas de cálculo y documentos con formatos diferentes.

Pero no basta con escribir una instrucción genérica como “prepara un informe” o “diagnostica este problema”.

Un sistema profesional necesita conocer el contexto, solicitar los datos necesarios, seguir un procedimiento y respetar unos límites. También debe mostrar de dónde procede la información, distinguir los hechos de las hipótesis y entregar un resultado que pueda ser revisado.

Ahí se encuentra la diferencia entre mantener una conversación ocasional con una inteligencia artificial y diseñar un asistente especializado.

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Del chat general al asistente especializado

Un chat general puede resolver una consulta puntual utilizando la información disponible en ese momento. Puede ser útil para explorar ideas, resumir un texto o preparar un borrador rápido.

Un asistente especializado tiene otra finalidad. Se diseña para realizar una misión concreta de manera consistente.

Para conseguirlo, debe saber qué trabajo tiene que desarrollar, qué información necesita antes de comenzar y qué situaciones quedan fuera de su alcance. También debe conocer las fuentes que puede consultar, el procedimiento que debe seguir y la forma en que tiene que actuar cuando encuentra datos incompletos o contradictorios.

El objetivo no es conseguir una respuesta que parezca correcta. Es construir un sistema que trabaje con método.

Esta diferencia resulta especialmente importante en contextos técnicos. Una respuesta rápida puede transmitir seguridad y, al mismo tiempo, apoyarse en información insuficiente. Un asistente profesional debe hacer visible esa insuficiencia antes de formular una conclusión.

Durante la formación, esta idea se trasladó a dos pilotos relacionados directamente con el ejercicio profesional de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas.

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Un asistente para ordenar una incidencia de campo

El primer piloto estaba orientado al análisis inicial de consultas e incidencias técnicas en explotaciones agrícolas.

Su propósito no era emitir automáticamente un diagnóstico. Pretender que una inteligencia artificial determine una causa sin disponer de toda la información sería poco riguroso y, en muchos casos, peligroso.

La función del asistente era ayudar al profesional a organizar lo que sabía y, sobre todo, a detectar lo que todavía necesitaba saber.

Ante una incidencia, el sistema podía estructurar los síntomas observados, separar los hechos de las interpretaciones, identificar posibles líneas de comprobación y preparar las preguntas que deberían plantearse al responsable de la explotación.

También podía ayudar a diseñar una visita técnica más ordenada: qué zonas conviene revisar, qué fotografías deben tomarse, qué antecedentes es necesario consultar y qué muestras o analíticas podrían ser relevantes.

Su aportación más importante no consistía en anticipar una respuesta definitiva, sino en evitar que se tomara una decisión apresurada.

Cuando faltaban datos sobre el riego, el sistema radicular, los tratamientos anteriores, las condiciones ambientales o la evolución temporal de los síntomas, el asistente debía indicarlo. Del mismo modo, tenía que diferenciar claramente entre una causa posible y una causa confirmada.

La gestión de la incertidumbre es una condición esencial para utilizar inteligencia artificial en contextos profesionales. La IA debe ayudar a formular mejores preguntas, no a ocultar aquellas que todavía no tienen respuesta.

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Un asistente para revisar documentación antes de redactar

El segundo piloto se centró en la preparación de informes técnicos agrarios.

Uno de los mensajes principales fue que un informe no comienza cuando se escribe la primera frase. Comienza mucho antes, con la revisión de la documentación recibida.

Antes de redactar, es necesario comprobar qué archivos forman parte del expediente, qué información contiene cada uno y si los datos son coherentes entre sí.

Un asistente especializado puede facilitar esta fase previa. Puede inventariar los documentos, resumir provisionalmente su contenido, relacionar cada dato con su fuente y localizar campos incompletos o información desactualizada.

También puede detectar discrepancias que podrían pasar inadvertidas durante una revisión manual.

Si dos documentos recogen superficies diferentes, fechas incompatibles o datos contradictorios, la IA no debe decidir por su cuenta cuál es correcto. Debe señalar el conflicto y trasladarlo al profesional para su validación.

Lo mismo ocurre cuando falta información. El sistema no debería completar un dato porque resulte probable o porque aparezca en un expediente similar. Debe mantenerlo como pendiente y explicar cómo afecta su ausencia al alcance del informe.

Este planteamiento permite que la IA acelere la organización y la redacción sin asumir decisiones que requieren criterio profesional.

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Una jornada que dejó ganas de continuar

Al finalizar la formación se realizó una encuesta de valoración. La respuesta de los participantes fue muy positiva, tanto por el enfoque como por los contenidos y la dinámica de la sesión.

También quedó patente el interés por profundizar en los casos prácticos.

Los ingenieros agrónomos y los ingenieros técnicos agrícolas no buscan únicamente conocer qué es la inteligencia artificial. Quieren saber cómo utilizarla para resolver problemas que ya existen: preparar inspecciones, revisar analíticas, organizar expedientes, consultar fuentes técnicas, elaborar informes o hacer seguimiento de una explotación.

Ahí se encuentra el verdadero reto de la formación.

Una sesión centrada exclusivamente en herramientas puede resultar llamativa, pero difícilmente transforma la manera de trabajar. Para que la tecnología llegue a incorporarse a la actividad profesional, es necesario partir de una necesidad concreta y convertirla en un proceso controlado, revisable y mejorable.

La jornada celebrada en el COITA de Granada no pretendía cerrar ese proceso. Representó un primer paso.

La inteligencia artificial puede reducir el tiempo dedicado a localizar, ordenar, comparar, resumir y redactar información. También puede ayudar a preparar mejor una visita técnica, detectar incoherencias documentales o estructurar un análisis.

Sin embargo, su utilidad no depende solo de la capacidad de la herramienta. Depende del método con el que se integra en el trabajo.

Un asistente dirigido a ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas debe conocer su misión, trabajar con información pertinente, reconocer cuándo faltan datos y diferenciar claramente entre hechos, hipótesis y conclusiones. Sus resultados deben ser comprensibles, trazables y revisables.

Y la decisión final debe permanecer siempre en manos del profesional.

No se trata de sustituir el conocimiento agronómico, sino de utilizarlo mejor. De reducir el trabajo repetitivo para dedicar más tiempo a observar, analizar y decidir.

La acogida de la jornada confirma que existe un interés real por avanzar en esta dirección. El siguiente paso será trabajar sobre nuevos casos, construir asistentes adaptados a diferentes perfiles profesionales y comprobar su utilidad en tareas reales.

La experiencia desarrollada en el COITA de Granada demuestra que la inteligencia artificial puede aportar valor a ingenieros agrónomos, ingenieros técnicos agrícolas y al conjunto del sector agrario, siempre que se implante con conocimiento del proceso, criterio profesional y responsabilidad.

ANEXO: AIVERSO Implantación de IA en las empresas agrarias

Cooperativas agrarias · inteligencia artificial aplicada

¿Hablamos de tu colegio, tu despacho o tu cooperativa?

La sesión del COITA de Granada es un ejemplo de cómo trabajamos: partimos de problemas reales, no de herramientas genéricas. Si quieres organizar una jornada similar para tu colegio profesional, o valorar un piloto de inteligencia artificial para tu cooperativa o explotación, hablemos.

mikemosch@aiverso.com

656 462 176

aiverso.com

— Equipo AIVERSO